RustDoor — новый macOS-бэкдор, атакующий криптовалютную сферу

RustDoor — новый macOS-бэкдор, атакующий криптовалютную сферу

RustDoor — новый macOS-бэкдор, атакующий криптовалютную сферу

Новый бэкдор для macOS, получивший кодовое имя RustDoor, атакует криптовалютные организации. Название говорит о том, что вредонос написан на Rust, а основная его задача — собирать и передавать операторам важную информацию.

На RustDoor обратили внимание специалисты румынской компании Bitdefender. Бэкдор не только собирает информацию о системе, но и ворует определённые файлы жертвы. При распространении RustDoor маскируют под обновление Visual Studio.

На сегодняшний день «в живой природе» насчитываются как минимум три версии RustDoor, однако исследователи пока не называют основной механизм распространения.

В Bitdefender утверждают, что бэкдор используется в целевых атаках:

«Загрузчики первой стадии обычно маскируются под PDF-файлы с предложениями работы. На деле же они представляют собой скрипты, скачивающие и выполняющие вредоносную составляющую».

Как правило, жертва получает архив с именем «Jobinfo.app.zip» или «Jobinfo.zip», в котором содержится стандартный шелл-скрипт, отвечающий за получение вредоноса с ресурса turkishfurniture[.]blog.

 

По словам специалистов Bitdefender, им удалось детектировать ещё четыре новых Golang-бинарников, взаимодействующие с доменом sarkerrentacars[.]com. Их цель — собрать информацию об устройстве жертвы и сетевой активности. Для этого используются инструменты macOS — system_profiler и networksetup.

Помимо этого, бэкдор извлекает информацию о диске через «diskutil list» и получает параметры ядра с помощью команды «sysctl -a».

«Нам известно как минимум о трёх жертвах среди криптовалютных компаний. Злоумышленники, судя по всему, атакуют старших инженеров, этим и объясняется маскировка вредоноса под Visual Studio».

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru